50대 1인 개발자나 소규모 IT사업자가 GitHub Copilot, ChatGPT API, Claude 등 AI 도구를 업무에 사용하지만, 보안 취약점 뉴스(악성코드 실행, 프롬프트 인젝션 등)를 접할 때 자신의 프로젝트가 영향을 받는지 판단할 수 없다. 보안 전문가를 고용할 여력이 없어 불안한 채로 계속 사용하거나, 과잉반응으로 유용한 도구 사용을 포기한다.
웹에서 내가 사용하는 AI 도구 목록을 체크하면, 최근 보안사고 이력과 영향 범위를 알기 쉽게 정리. 내 사용 패턴(CLI 사용/API 호출/웹만 사용)에 따른 실제 위험도 판정. 구체적 조치 체크리스트(버전 업데이트, 설정 변경, 대안 도구) 제공.
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |